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內(nèi)容簡介

　　本書針對高分遙感影像變化檢測中多特征分析利用和多變化類型識別相關科學問題，以面向對象影像分析為指導，綜合應用多尺度影像分割、一致性差異分析、遺傳粒子群多特征優(yōu)化選擇、自適應權重變化矢量分析等關鍵技術，依據(jù)高分遙感“對象生成—多特征選擇—變化檢測”的研究技術路線，重點探索了一種基于面向對象的高分遙感影像多特征變化檢測理論方法和流程。主要內(nèi)容包括：影像分割參數(shù)的優(yōu)選與一致性差異評價；影像對象多特征選擇優(yōu)化算法的改進與驗證；自適應變化矢量多特征變化檢測方法與模式。

作者簡介

　　陳強，博士，講師，碩士生導師，北京建筑大學。浩，北京師范大學，教授。杜明義，北京建筑大學，教授。

圖書目錄

目錄
章緒論\t1
1．1 研究背景\t1
1．2 國內(nèi)外研究進展\t5
1．3 研究內(nèi)容\t14
第2章研究區(qū)域與研究數(shù)據(jù)\t17
2．1 研究區(qū)域概況\t17
2．2 研究數(shù)據(jù)\t17
2．3 數(shù)據(jù)預處理\t20
第3章影像對象生成及分割參數(shù)優(yōu)選\t23
3．1 多尺度影像分割理論\t24
3．2 分割參數(shù)優(yōu)選\t25
3．3 分割參數(shù)優(yōu)選評價\t28
3．4 實驗與結果分析\t31
3．5 討論\t47
3．6 本章小結\t50
第4章影像對象多特征選擇\t52
4．1 特征選擇相關的理論基礎\t53
4．2 基于GPSO的特征優(yōu)化選擇\t54
4．3 實驗與結果分析\t59
4．4 討論\t67
4．5 本章小結\t71
第5章影像對象多特征變化檢測\t73
5．1 標準變化矢量分析\t75
5．2 基于SAW?CVA的多特征變化檢測理論框架\t76
5．3 基于SAW?CVA影像對象多特征變化檢測\t81
5．4 實驗與結果分析\t84
5．5 總結與討論\t94
5．6 本章小結\t99
第6章結論與展望\t101
6．1 研究結論\t101
6．2 創(chuàng)新點\t103
6．3 研究展望\t103
縮略詞\t105
參考文獻\t107